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题名基于最小二乘的GBSAR影像相位解缠算法
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作者
孟俊剑
邹进贵
李琴
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机构
武汉大学测绘学院
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出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2020年第S01期181-186,共6页
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基金
国家自然科学基金(41871373)
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文摘
GBSAR是近年来新兴的一种新型地对地观测设备,其形变监测精度可达毫米、亚毫米级,在小范围形变监测领域表现出巨大的应用潜力。相位解缠是其后续数据处理流程中的一个重要环节,相位解缠的精度直接影响最终的形变精度。本文研究了最小二乘法在GBSAR影像相位解缠算法中的应用效果,并利用仿真数据和真实数据进行试验验证,试验结果表明加权多重网格法能够较好地兼顾解缠效率及解缠精度,是最小二乘解缠算法中一种良好方法。
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关键词
地基合成孔径雷达
相位解缠
最小二乘法
加权多重网格法
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Keywords
GBSAR
phase unwrapping
least squares
weighted multigrid
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分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
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题名基于PCA-SMO的CSI指纹定位方法
被引量：2
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作者
孟俊剑
邹进贵
赵胤植
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机构
武汉大学测绘学院
桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室
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出处
《全球定位系统》
CSCD
2021年第1期13-19,共7页
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基金
国家自然科学基金(41871373)
广西空间信息与测绘重点实验室研究基金(19-050-11-10)。
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文摘
Wi-Fi信道状态信息(CSI)中包含丰富的特征信息,使得基于CSI的指纹定位方法可以构建更高维度的特征以改善定位精度,但指纹特征中的冗余信息也导致构建的指纹库存储量大、建立定位模型的时间开销变大以及实时定位计算量大等问题.对此,提出使用主成分分析(PCA)的方法对原始指纹特征进行降维,而后利用序列最小最优化算法(SMO)建立降维后特征与对应位置的回归模型并进行位置预测.实验结果表明,此算法在有效克服上述问题的同时,平均定位误差为1.25 m,定位误差在2 m之内的累计概率可以达到97%.
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关键词
主成分分析(PCA)
序列最小最优化算法(SMO)
信道状态信息(CSI)
指纹定位
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Keywords
PCA
SMO
CSI
fingerprint positioning
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分类号
P228
[天文地球—大地测量学与测量工程]
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